Chrono-Gymnasium: An Open-Source, Gymnasium-Compatible Distributed Simulation Framework

📄 arXiv: 2605.14911v1 📥 PDF

作者: Bocheng Zou, Harry Zhang, Khailanii Slaton, Jingquan Wang, Derrick Ruan, Huzaifa Mustafa Unjhawala, Radu Serban, Dan Negrut

分类: cs.RO

发布日期: 2026-05-14

💡 一句话要点

Chrono-Gymnasium：开源、兼容Gymnasium的分布式仿真框架，加速高精度物理仿真。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分布式仿真 高精度物理仿真 强化学习 机器人 Ray框架 Gymnasium接口 多体动力学

📋 核心要点

  1. 高精度物理仿真在机器人和机械系统开发中至关重要，但其计算成本限制了在强化学习等数据密集型任务中的应用。
  2. Chrono-Gymnasium利用Ray框架，提供Gymnasium接口，实现Project Chrono高精度多体动力学在分布式集群上的扩展。
  3. 通过机器人导航和行星着陆器设计优化案例，验证了该框架在减少仿真时间方面的有效性，同时保持了物理精度。

📝 摘要（中文）

本文介绍Chrono-Gymnasium，一个分布式计算框架，旨在将Project Chrono的高精度多体动力学仿真扩展到大规模计算集群。高精度物理仿真对于弥合机器人和复杂机械系统中的仿真到现实差距至关重要。然而，高精度引擎的计算开销通常限制了它们在强化学习（RL）和全局优化等数据密集型任务中的应用。Chrono-Gymnasium构建于Ray框架之上，提供了一个标准化的Gymnasium接口，能够与现代机器学习库无缝集成，同时为分布式执行提供内置的同步和消息传递原语。通过两个不同的案例研究展示了该框架的能力：(1) 在复杂地形中训练用于自主机器人导航的RL智能体，以及 (2) 对行星着陆器的设计参数进行贝叶斯优化，以确保着陆稳定性。结果表明，Chrono-Gymnasium在不牺牲物理精度的前提下，减少了高精度仿真的实际运行时间，为复杂机器人系统的设计和控制提供了一条可扩展的路径。

🔬 方法详解

问题定义：现有高精度物理仿真引擎计算开销大，限制了其在数据密集型任务（如强化学习和全局优化）中的应用。尤其是在复杂机器人系统和环境的仿真中，需要大量的计算资源和时间。现有方法难以在保证仿真精度的同时，实现高效的仿真。

核心思路：Chrono-Gymnasium的核心思路是将高精度物理仿真任务分解并分配到分布式计算集群上并行执行，从而加速仿真过程。通过利用Ray框架，提供了一个标准化的Gymnasium接口，使得用户可以方便地将现有的机器学习算法与高精度物理仿真相结合。这样既能保证仿真的物理精度，又能显著减少仿真时间。

技术框架：Chrono-Gymnasium的整体架构基于Ray分布式计算框架。它包含以下主要模块：1) Chrono仿真引擎：负责执行高精度的多体动力学仿真。2) Gymnasium接口：提供标准化的环境接口，方便与强化学习算法集成。3) Ray分布式执行层：负责任务的调度、分配和同步。4) 通信模块：负责节点间的数据传输和消息传递。用户可以通过Gymnasium接口定义仿真环境，然后利用Ray将仿真任务分配到集群中的多个节点并行执行，最后收集结果进行分析和优化。

关键创新：Chrono-Gymnasium的关键创新在于将高精度物理仿真与分布式计算框架相结合，并提供了一个标准化的Gymnasium接口。这使得用户可以方便地利用大规模计算资源来加速高精度仿真，而无需修改现有的机器学习代码。与传统的单机仿真方法相比，Chrono-Gymnasium能够显著减少仿真时间，提高仿真效率。与其他的分布式仿真框架相比，Chrono-Gymnasium专注于高精度物理仿真，并提供了针对性的优化。

关键设计：Chrono-Gymnasium的关键设计包括：1) 基于Ray的任务调度和分配策略，确保任务能够高效地分配到集群中的各个节点。2) 基于Gymnasium的标准化接口，方便与各种强化学习算法集成。3) 针对高精度物理仿真的优化策略，例如，减少节点间的数据传输量，提高仿真效率。4) 内置的同步和消息传递原语，确保分布式仿真的正确性和一致性。具体的参数设置和损失函数取决于具体的应用场景，例如，在机器人导航任务中，可以使用奖励函数来引导智能体学习最优的导航策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，Chrono-Gymnasium能够显著减少高精度仿真的实际运行时间。在机器人导航任务中，使用Chrono-Gymnasium训练的RL智能体在复杂地形中表现出良好的导航能力。在行星着陆器设计优化任务中，Chrono-Gymnasium能够快速找到满足着陆稳定性要求的最佳设计参数。具体性能数据未知，但论文强调了在不牺牲物理精度的前提下，显著减少了仿真时间。

🎯 应用场景

Chrono-Gymnasium可广泛应用于机器人、航空航天、汽车等领域。例如，可用于训练机器人在复杂环境中的自主导航能力，优化飞行器的设计参数，以及进行车辆碰撞仿真等。该框架能够加速高精度物理仿真，降低研发成本，缩短产品上市时间，并为复杂系统的设计和控制提供更可靠的保障。

📄 摘要（原文）

High-fidelity physics simulation is essential for closing the sim-to-real gap in robotics and complex mechanical systems. However, the computational overhead of high-fidelity engines often limits their use in data-intensive tasks like Reinforcement Learning (RL) and global optimization. We introduce Chrono-Gymnasium, a distributed computing framework that scales the high-fidelity multi-body dynamics of Project Chrono across large-scale computing clusters. Built upon the Ray framework, Chrono-Gymnasium provides a standardized Gymnasium interface, enabling seamless integration with modern machine learning libraries while providing built-in synchronization and messaging primitives for distributed execution. We demonstrate the framework's capabilities through two distinct case studies: (1) the training of an RL agent for autonomous robotic navigation in complex terrains, and (2) the Bayesian Optimization of a planetary lander's design parameters to ensure landing stability. Our results show that Chrono-Gymnasium reduces wall-clock time for high-fidelity simulations without sacrificing physical accuracy, offering a scalable path for the design and control of complex robotic systems.